【摘 要】
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利用空时相邻多波束算法(STMB)系统自由度低的优点和多级维纳滤波器(MWF)的广义旁瓣对消器结构,提出一种基于空时相邻多波束算法的机载雷达空时自适应处理(STAP)降维方法.首
【机 构】
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西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,
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利用空时相邻多波束算法(STMB)系统自由度低的优点和多级维纳滤波器(MWF)的广义旁瓣对消器结构,提出一种基于空时相邻多波束算法的机载雷达空时自适应处理(STAP)降维方法.首先利用STMB对空时信号进行预滤波,降低了杂波自由度.然后采用MWF处理预处理输出的信号,求解权向量,进一步降低了运算量.理论分析和实验仿真表明,所提算法具有很好的容差能力,是一种稳健的降维空时自适应处理方法.最后,基于实测数据的实验证明了算法的有效性.
Based on the advantages of low degree of freedom of space-time adjacent multi-beam algorithm (STMB) and the generalized sidelobe canceller structure of multi-level Wiener filter (MWF), an airborne Firstly, STMB is used to pre-filter the space-time signal to reduce the clutter’s degree of freedom.Then the MWF is used to process the output signal to solve the weight vector, which further reduces the computational complexity The theoretical analysis and experimental simulation show that the proposed algorithm has good tolerance capability and is a robust method for adaptive dimensionality reduction.Finally, experiments based on measured data show the effectiveness of the proposed algorithm.
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